样本智能分析系统采用深度静态分析与沙箱动态分析结合的方法，配合江民自主知识产权的反病毒引擎，能够对样本文件进行自动化、智能化、可定制化的分析。系统可实现漏洞利用触发，深度揭示威胁行为并输出详实报告，可有效地分析、鉴定各类已知与未知威胁，辅助用户完成可疑文件威胁判定和处置工作。
允许用户将潜在的恶意代码样本上传到在线平台，进行实时检测和分析。用户可以快速获取有关样本的初步信息，例如是否为恶意代码以及潜在的风险级别。
允许在受控环境中执行恶意代码样本，以模拟其行为，监视其活动，例如文件操作、网络通信和系统调用，以确定恶意代码的功能和可能的攻击行为。
检查样本的文件头、文件结构、字符串、指令和其他静态特征，以识别潜在的威胁指示符。
使用多个不同的病毒扫描引擎来检查样本，提高检测准确性。
允许用户有效地存储和管理已分析的恶意代码样本，提供分类、标记和搜索功能，以便用户能够方便地检索以前的分析结果和样本。
帮助安全专家识别和分类各种计算机病毒、恶意软件和恶意脚本。通过分析样本的行为、代码结构和特征，系统可以确定恶意软件的类型，从而更好地应对各种威胁。
揭示恶意代码的工作原理和漏洞利用方式，从而帮助开发安全工具和防御机制来有效抵御未来的攻击。
在网络攻击事件发生后，帮助进行数字取证，以便识别攻击的来源、入侵的途径以及攻击者的操作步骤。这对于追踪和起诉犯罪分子非常重要。
揭示软件和系统中的安全漏洞，帮助开发人员修复这些漏洞以提高系统的安全性。这有助于防止未来攻击者利用相同的漏洞进行入侵。
通过分析恶意代码，安全专家可以为安全从业人员提供案例研究，以便更好地理解各种攻击技术和防御方法。这有助于提高安全意识和培训从业人员应对新兴威胁。
分析恶意代码样本的来源可以帮助追踪攻击者和恶意活动的起源。这有助于执法部门和安全研究人员将罪犯绳之以法，同时也有助于揭示黑客组织的结构和运作方式。